Künstliche Intelligenz (KI) hat ihren Platz im Fashion-Gespräch gefunden, und verändert, wie wir über Produktentwicklung denken. Innerhalb von PLM-Software hat KI das Potenzial, Routinearbeiten zu automatisieren und durch echte Erkenntnisse zu ersetzen. Für Modemarken bedeutet das: weniger Zeit mit Datensuche, mehr Zeit für Kreativität.
Bei Delogue glauben wir, dass die Zukunft von KI im PLM nicht darin besteht, Menschen zu ersetzen, sondern sie zu stärken, kreative Teams sollen mehr Zeit mit Design verbringen und weniger mit dem Verwalten von Dateien, Kommunikation und Tabellen.
Unser erster Schritt in Richtung AI-PLM-Technologie ist die Delogue AI Knowledge Base, ein dialogbasierter Assistent, der auf unseren Tutorials, Workflows und Kundenschulungen trainiert wurde. Wenn Nutzer:innen Unterstützung brauchen, kann die KI sofort Fragen beantworten, Prozesse erklären oder direkt in der Plattform durch Funktionen führen. Sie nutzt Elemente unseres eigenen PLM-Sprachmodells und Retrieval Learning, um den Kontext zu verstehen und präzise, hilfreiche Antworten zu geben.
Diese erste Ebene der KI im PLM schafft ein nahtloseres Nutzererlebnis, reduziert Supportaufwand und ermöglicht es Produktentwickler:innen, sich ganz auf ihr Product Lifecycle Management System zu konzentrieren. Es ist ein kleiner, aber kraftvoller Anfang, und markiert den Beginn einer neuen, intelligenteren Art, täglich im PLM zu arbeiten.
Bei Delogue sind wir überzeugt: AI sollte echten Mehrwert bringen, nicht nur ein Schlagwort sein. Deshalb nehmen wir uns Zeit zum Trainieren, Testen und Verfeinern, bevor wir neue Funktionen veröffentlichen. Unser Ziel ist es nicht, „AI“ nur zu haben, sondern AI-Agenten und Modelle zu entwickeln, die wirklich funktionieren und den Arbeitsalltag von Produktentwickler:innen erleichtern.
Der nächste Schritt ist besonders spannend, wir erforschen, wie Machine Learning und Automatisierung im PLM Daten, Kommunikation und Kreativität über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg verändern können.
Die nächsten Schritte im PLM Machine Learning drehen sich nicht nur darum, Dokumente zu lesen oder Informationen herauszufiltern, sondern darum, Marken dabei zu unterstützen, die Daten zu strukturieren, die sie bereits besitzen. Modeunternehmen arbeiten mit unzähligen Partnern zusammen und jeder Key Account verlangt Daten in einem leicht abweichenden Format. Genau hier können KI-Agenten innerhalb eines PLM-Systems einen echten Unterschied machen. Anstatt dass Teams Stunden damit verbringen, Produktdaten für jeden Export neu zu ordnen, kann eine KI die Logik hinter diesen Formaten erlernen und die passende Struktur automatisch vorbereiten.
Mit dem richtigen Training kann PLM Automation verstehen, wie Materialien, Farben, Größen, Lieferanten und Zeitpläne innerhalb der Plattform organisiert sind, und diese Informationen in genau das Layout bringen, das ein Partner benötigt. Die KI wird zu einem kollaborativen Assistenten, der dein Datenmodell versteht und dich unterstützt, sobald neue Anforderungen auftauchen.
Dieses Training benötigt weiterhin Zeit, denn KI-Modelle müssen die Branchensprache, Abkürzungen und die Arbeitsweise von Modeteams erlernen. Sobald sie jedoch trainiert sind, entsteht ein reibungsloserer und konsistenterer Informationsfluss über den gesamten Produktlebenszyklus hinweg. Anstatt Dateien hinterherzulaufen oder Tabellen immer wieder neu zu formatieren, können Teams auf einen KI-Agenten vertrauen, der ihnen hilft, strukturierte und korrekte Daten in Minuten statt Tagen bereitzustellen.
Die Modebranche lebt von Zusammenarbeit, und doch bremst Kommunikation häufig die Produktentwicklung. Hier können PLM-Sprachmodelle zu echten Partnern werden. KI kann Übersetzungen zwischen Teams und Lieferanten unterstützen, lange Feedback-Threads zusammenfassen oder sogar höfliche, präzise Antworten aus vorhandenen Mitteilungen formulieren.
In Kombination mit trainingsbasierter PLM-Automatisierung kann die AI lernen, wie Teams kommunizieren, und bessere Formulierungen, Tags oder Kategorisierungen vorschlagen. Sie findet relevante Dokumente, verknüpft ähnliche Styles oder ruft vergangene Gespräche auf. Das ersetzt keine Kreativität und keinen menschlichen Ton, es schafft lediglich mehr Raum für klarere, schnellere Kommunikation.
Während sich AI im PLM weiterentwickelt, wird Machine Learning vom Unterstützen zum Voraussehen übergehen. Sobald Systeme mit genügend Daten trainiert sind, könnten sie Muster bei Verzögerungen erkennen, Engpässe in der Musterung vorhersagen oder nachhaltigere Beschaffungsoptionen vorschlagen.
Durch die Analyse historischer Product Lifecycle Management-Daten kann AI Marken helfen, Prognosen zu verfeinern und Abfall zu reduzieren. Diese vorausschauenden Werkzeuge brauchen Zeit, um zu reifen, und müssen sorgfältig trainiert werden, um genaue und ethische Ergebnisse zu liefern. Ihr Potenzial ist jedoch klar: Modeteams werden besser planen, gestalten und produzieren können, mit mehr Vertrauen in jeden Schritt.
Für Delogue ist AI ein Werkzeug, das vereinfacht, nicht verkompliziert. Die Stärke von AI-PLM-Software liegt darin, menschliche Kreativität und Urteilsvermögen zu ergänzen. Ob durch intelligente Unterstützung wie die Delogue AI Knowledge Base oder durch zukünftiges Machine Learning und Automatisierung im PLM, unser Fokus liegt darauf, Technologie für Menschen nutzbar zu machen. Wir sind überzeugt, dass es entscheidend ist, immer einen Menschen im Prozess zu behalten, damit KI Entscheidungen unterstützt und nicht ersetzt.
AI ist keine Abkürzung, sondern ein lernender Begleiter, der Teams hilft, ihren Arbeitsalltag mit weniger Reibung und mehr Flow zu gestalten. Während wir unsere Systeme weiter trainieren und neue PLM-AI-Lösungen integrieren, bleibt eines unverändert: Die Kreativität der Mode sollte immer den Prozess führen, die Technologie folgt ihr.